KR20140131327A - 소셜 미디어 데이터 분석 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따라, 제품에 대한 활동을 판단하기 위하여 데이터를 분석하는 시스템이 제공된다. 상기 시스템은 1인 이상의 데이터 분석가들이 입력 데이터를 제시할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스 및 사용자 인터페이스에 연결되며 상기 입력 데이터에 대응하여 소셜 미디어 데이터를 검색하는 정보취득모듈을 포함한다. 상기 소셜 미디어 데이터는 하나 이상의 소셜 미디어 플랫폼에서 수신된다. 상기 시스템은 상기 정보취득모듈에 연결된 처리회로를 더 포함하고, 처리 데이터를 생성하고 다수의 기준에 따라 상기 처리 데이터를 분류하기 위하여 상기 소셜 미디어 데이터를 분석하는 분석모듈 및 상기 분석모듈에 연결되어, 분류된 데이터에 대한 다수의 시각적 자료를 생성하는 시각화모듈을 포함한다.

Description

소셜 미디어 데이터 분석 시스템 및 방법{SOCIAL MEDIA DATA ANALYSIS SYSTEM AND METHOD}

본 발명은 데이터 분석 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 다양한 제품과 비즈니스를 위한 전략을 수립하는데 있어 이를 지원하기 위하여 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 수집된 데이터를 분석하는 것에 관한 것이다.

최근 들어, 고객 및 비즈니스 관계자들에게 영향을 미치는 소셜 미디어의 역할에 대한 인식이 증대되고 있다. 소셜 미디어 플랫폼은 성숙 단계에 접어들어 마케팅 전략의 핵심 요소가 되고 있다. 현재 사용되고 있는 페이스북, 트위터 등의 소셜 미디어 플랫폼 상에 존재하는 정보의 양이 증가됨에 따라 고객에 대한 정확한 전략을 수립하여야 할 필요성이 늘고 있다. 사회적인 관심사, 동향, 소비자 피드백 및 의견, 시장 분위기 등의 요소들이 통합되어 사업상의 의사 결정으로 이어져야 할 필요가 있다.

현재 대부분의 사업자들은 자신의 인터넷 고객 베이스를 정확하게 구별하고, 기존 고객들과 효과적으로 의사소통하고, 자신의 비즈니스에 대한 시장의 반응 정도를 이해하고, 방대한 양의 정보를 관리하며 전반적인 비즈니스에 미치는 소셜 미디어의 영향을 발견하고자 한다.

그러나, 기존 솔루션에 있어서 일부 중대한 도전 상황은 사업 실적 및 목표에 대한 영향의 원인을 정확하게 규명하고 소셜 미디어 인텔리전스(social media intelligence)와 비즈니스 목표를 일치시키는 것이 용이하지 않다. 또한, 사용자에게 이해가능한 방식으로 통계를 제시하지도 못하고 있다. 비즈니스 프로세스 및 사용례를 입증하기 위하여 의미있는 통찰력을 제공하기 위하여 방대한 데이터를 관리하는 것도 어려운 실정이다.

이에, 비즈니스 또는 제품에 대한 반응을 판단할 수 있도록 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 검색된 정보를 처리할 수 있는 시스템과 방법이 필요하다. 또한 사용자에게 정확하고 효과적인 방식으로 이러한 정보를 제시하고 구분하여 사용자가 정확한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 하여야 한다.

본 발명의 일 실시예에 따라, 제품에 대한 활동을 판단하기 위하여 데이터를 분석하는 시스템이 제공된다. 상기 시스템은 1인 이상의 데이터 분석가들이 입력 데이터를 제시할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스 및 상기 입력 데이터에 대응하여 소셜 미디어 데이터를 검색하는 정보취득모듈을 포함한다. 상기 소셜 미디어 데이터는 하나 이상의 소셜 미디어 플랫폼에서 수신된다. 상기 시스템은 상기 정보취득모듈에 연결된 처리회로를 더 포함하고, 처리 데이터를 생성하고 다수의 기준에 따라 상기 처리 데이터를 분류하기 위하여 상기 소셜 미디어 데이터를 분석하는 분석모듈 및 상기 분석모듈에 연결되어, 분류된 데이터에 대한 다수의 시각적 자료를 생성하는 시각화모듈을 포함한다.

또 다른 실시예에서, 다수의 소셜 미디어 플랫폼에서 수신된 데이터를 분석하는 방법이 제공된다. 상기 방법은 1인 이상의 데이터 분석가가 제시한 입력 데이터를 기반으로 상기 다수의 소셜 미디어 플랫폼에서 소셜 미디어 데이터를 검색하는 단계 및 텍스트 데이터를 생성하기 위하여 하나 이상의 텍스트 분석 모델을 적용하여 상기 소셜 미디어 데이터를 처리하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 하나 이상의 기준에 따라 상기 텍스트 데이터를 분류하는 단계 및 상기 하나 이상의 기준에 따라 상기 처리된 데이터에 대하여 하나 이상의 시각적 자료를 생성하는 단계를 더 포함한다.

또 다른 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체 및 루틴을 인코딩하는 상기 적어도 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 코드를 포함하여, 데이터를 분석하기 위하여 컴퓨터 수행가능 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램이 제공된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 입력 데이터를 기반으로 다수의 출처로부터 소셜 미디어 데이터를 수신하고 하나 이상의 텍스트 분석 모델을 적용하여 처리 데이터를 생성하기 위하여 상기 소셜 미디어 데이터를 처리하는 루틴을 포함한다. 상기 텍스트 데이터는 하나 이상의 기준에 따라 분류되며, 상기 하나 이상의 기준은 긍정적 정서, 중립적 정서 및 부정적 정서를 포함한다. 상기 텍스트 데이터에 대한 하나 이상의 시각적 자료는 상기 하나 이상의 기준에 따라 생성된다. 또한, 상기 소셜 미디어 데이터의 행동에 기여하는 다수의 핵심 영향력 행사자들이 판단되고, 상기 입력 데이터를 기반으로 다수의 알림이 생성된다.

본 발명은 첨부 도면을 참조하여 한정적이지 않은 채로 제시되는 본 발명의 여러 실시예에 대한 아래 설명을 통하여 이해가 용이하고 본 발명의 기타 대상, 세부사항, 특징 및 장점이 더 명확해진다.
도 1은 본 기술에 따라 구현되는 데이터 분석 시스템의 실시예를 나타내는 블록도이며;
도 2는 본 기술에 따라 구현되는 처리회로의 실시예를 나타내는 블록도이며,
도 3은 소셜 미디어 데이터를 분석하는 방법을 나타내는 흐름도이며;
도 4는 본 기술에 따라 구현되는 범용 컴퓨터를 나타내는 블록도이며,
도 5 내지 도 13은 본 기술에 따라 구현되는 그래픽 유저 인터페이스(GUI) 화면의 예를 나타내는 도면이다.

이하 구체적인 설명은 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부 도면을 참조하여 이루어진다. 문맥에서 달리 설명하지 않는 한, 도면에서 동일한 참조번호는 일반적으로 동일한 구성요소를 나타낸다. 구체적인 설명, 도면 및 청구범위에 기재된 실시예는 해당 실시예로 제한되는 것을 의미하지 않는다. 본 명세서의 주제의 사상이나 범위에서 벗어나지 않은 채 다른 실시예들이 활용되고 기타 변경이 이루어질 수 있다. 본 명세서에서 일반적으로 설명되고 도면에 도시된 개시 내용은 다양한 구성으로 마련, 대체, 결합, 분리 및 고안될 수 있으며 이는 본 명세서에 명시적으로 예정된다는 점이 이해된다.

일반적으로, 실시예는 여러 출처로부터 수집된 데이터를 분석하는 데이터 분석 시스템에 관한 것이다. 아래 설명은 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 수집된 데이터를 분석하는 내용을 참조하나, 본 명세서에 설명된 기술은 인터넷, 다양한 데이터베이스 등 다른 출처로부터 검색된 데이터에도 적용될 수 있다는 점이 이해되어야 한다.

도 1은 다양한 소셜 미디어 플랫폼과 통신하는 데이터 분석 시스템의 실시예를 나타내는 블록도이다. 상기 데이터 분석 시스템(10)은 제품이나 비즈니스에 관한 활동을 결정하기 위하여 다양한 소셜 미디어 소스로부터 검색된 소셜 미디어 데이터를 분석한다. 이하, 상기 데이터 분석 시스템(10)의 각 구성요소가 더 구체적으로 설명된다.

상기 데이터 분석 시스템(10)은 인터넷(22) 등 통신 네트워크를 통하여 다양한 소셜 미디어 플랫폼(24, 26, 28)에 연결된다. 소셜 미디어 플랫폼의 예로는 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등이 있다. 본 명세서 및 청구항의 목적상, "소셜 미디어 플랫폼"은 사람들이 서로 연결되거나 의사소통할 수 있는 모든 종류의 컴퓨터 수단에 관한 것일 수 있다. 일부 소셜 미디어 플랫폼은 형식에 따른 사용자들간의 단 대 단 통신(end-to-end communication)을 가능케 하는 애플리케이션일 수 있다. 다른 소셜 네트워크는 이보다 덜 형식적인 것일 수 있으며 사용자의 이메일 연락처 목록, 전화 목록, 메일링 리스트 기타 사용자가 통신을 개시하거나 수신할 수 있는 데이터베이스로 구성될 수 있다. 사용자(user)는 사용자로 기능하는 자연인 및 기타 실체를 나타낼 수 있다. 사용자의 예로는 법인, 단체, 기업, 부서 또는 기타 집단이 있다.

상기 데이터 분석 시스템(10)은 하나 이상의 데이터 분석가들이 입력 데이터를 제공할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스(14)를 포함한다. 본 명세서에서, 데이터 분석가는 소셜 미디어 데이터에 대한 데이터 분석을 수행하는 실체를 말한다. 상기 사용자 인터페이스(14)는 키보드 등 다양한 종류의 장치를 포함할 수 있다. 입력 데이터는 키워드, 특정제품의 제품명, 단체명 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 입력 데이터는 디스플레이부(12)에 디스플레이된 그래픽 유저 인터페이스를 통하여 상기 데이터 분석 시스템에 제공된다.

정보취득모듈(16)는 사용자가 제공한 입력 데이터에 대응하여 소셜 미디어 데이터를 검색한다. 본 명세서에서, "소셜 미디어 데이터(social media data)"는 텍스트 데이터, 사용자 프로파일, 지리적 위치 등 다양한 소셜 미디어 플랫폼 상에 존재하는 데이터를 말한다.

상기 정보취득모듈(16)에 연결된 처리회로(18)는 상기 소셜 미디어 데이터를 처리하여 처리 데이터를 생성한다. 상기 처리 데이터는 상기 데이터 분석가가 제공한 입력 데이터에 대한 다양한 활동을 판단하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 상기 입력 데이터가 특정 제품인 경우, 상기 소셜 미디어 데이터는 해당 제품에 대한 반응, 해당 제품에 대한 긍정적/부정적 정서, 해당 제품에 영향을 미치는 상이한 지리적 위치, 해당 제품의 판매에 영향을 미치는 사람들을 판단하기 위하여 처리된다. 일 실시예에서, 이러한 다양한 활동은 그래프, 차트 등 시각적 자료 형태로 상기 데이터 분석가 사용자에게 제공된다.

메모리회로(20)는 상기 처리회로(18)에 연결되어 소셜 미디어 데이터, 처리 데이터 및 상기 처리회로(18)가 생성한 하나 이상의 시각적 자료를 저장한다. 상기 처리회로(18)가 상기 소셜 미디어 데이터를 처리하는 방식은 이하에서 더 구체적으로 설명된다.

도 2는 본 기술에 따라 구현되는 처리회로의 일 실시예에 대한 블록도이다. 상기 처리회로(18)는 분석모듈(22), 알림모듈(24) 및 시각화모듈(26)을 포함한다. 각 구성요소는 이하에서 더 구체적으로 설명된다.

분석모듈(22)은 다양한 소셜 미디어 플랫폼으로부터 소셜 미디어 데이터를 수신한다. 상기 소셜 미디어 데이터는 데이터 분석가가 제공하는 입력 데이터에 대응한다. 일 실시예에서, 상기 분석모듈(22)은 관련이 없는 데이터를 필터링하기 위하여 상기 소셜 미디어 데이터를 전처리(pre-process)한다. 비즈니스와 관련이 없는 컨텐츠를 삭제하기 위하여 스팸 필터링을 사용하거나, 명사, 동사, 형용사 등 언어의 구성요소들을 추출하기 위하여 품사 태깅(part of speech tagging)을 사용하는 등 공지의 방법이 적용될 수 있다. 또한, 텍스트 데이터를 정규화하기 위하여 불필요한 요소의 제거(stemming) 작업 및 기타 정지어, 즉, 관사 등 분석에 있어서 의미없는 단어(generic words)의 제거 등 맞춤형 필터도 적용될 수 있다.

상기 분석모듈(22)은 상기 소셜 미디어 데이터를 분석하여 처리 데이터를 생성한다. 일 실시예에서, 텍스트 분석 모델이 소셜 미디어 데이터에 적용된다. 텍스트 분석 모델의 예로는 텍스트 빈도 분석, 정서 분석, 토픽 모델링(topic modeling) 등이 있다. 또한, 상기 분석모듈(22)은 상기 소셜 미디어 데이터를 처리하면서 상기 입력 데이터에 대한 역사적 데이터(historical data)에 접근한다. 이러한 역사적 데이터는 상기 메모리회로(20)에 저장되어 있다.

또한, 상기 분석모듈(22)은 다수의 기준에 따라 상기 처리 데이터를 분류한다. 이러한 기준의 예로는 정서, 지리적 위치, 저작자 등이 있다. 일 실시예에서, 상기 기준은 사용자에 의하여 선택된다. 상기 기준은 드롭다운 메뉴, 체크 박스 메뉴 등으로 사용자에게 제시될 수 있다. 일 실시예에서, 상기 데이터 분석가는 둘 이상의 분류 기준을 선택할 수 있는 옵션을 제공받는다.

알림모듈(24)은 상기 분석모듈(24)에 연결되어 상기 입력 데이터를 기초로 1인 이상의 사용자에게 다수의 알림을 생성한다. 이러한 알림은 상기 입력 데이터 및 처리 데이터를 기반으로 생성되며, 특정 시간에 정기적으로 송신될 수 있다.

시각화모듈(26)은 상기 분석모듈(22)에 연결되어, 다수의 기준에 따라 분류된 처리 데이터에 대한 다수의 시각적 자료를 생성한다. 상기 시각적 자료는 검색된 소셜 미디어 데이터에 대한 완전한 그림을 제시하는데 도움이 된다. 이러한 자료는 데이터 분석가가 제품이나 비즈니스에 대하여 정보를 제공받은 상태에서 결정을 내릴 수 있도록 해준다. 소셜 미디어 데이터가 처리되어 시각적 자료가 생성되는 방식은 아래에서 더 구체적으로 설명된다.

도 3은 본 기술에 따라 소셜 미디어 데이터가 처리되는 방법을 나타내는 흐름도이다. 앞서 설명한 바와 같이, 소셜 미디어 데이터는 현재 존재하는 소셜 미디어 플랫폼에서 검색된 데이터를 말한다. 일 실시예에서, 소셜 미디어 데이터는 실시간으로 검색된다. 소셜 미디어 데이터의 분석 프로세스(30)는 아래에서 더 구체적으로 설명된다.

단계 32에서, 소셜 미디어 데이터가 하나 이상의 소셜 미디어 플랫폼에서 검색된다. 상기 소셜 미디어 데이터는 데이터 분석가가 제공한 입력 데이터에 대응하여 검색된다. 일반적으로, 입력 데이터는 특정 제품의 키워드, 제품명, 사업자 또는 단체 명칭 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 소셜 미디어 데이터는 텍스트 문자열을 포함한다.

상기 소셜 미디어 데이터가 검색된 경우, 상기 소셜 미디어 데이터에 대하여 데이터 분석이 수행된다. 도시된 실시예에서, 상기 데이터 분석 작업은 단계 34 내지 단계 36을 참조하여 아래에서 더 구체적으로 설명되는 텍스트 분석을 포함한다. 단, 당업자라면 상기 소셜 미디어 데이터에 대하여 다른 데이터 분석 작업이 수행될 수 있음을 이해할 것이다.

단계 34에서, 텍스트 데이터의 클러스터를 생성하기 위하여 상기 소셜 미디어 데이터에 텍스트 분석 모델이 적용된다. 일반적으로 텍스트 분석 모델은 상기 소셜 미디어 데이터를 구조화하며, 상기 구조화된 데이터 내의 특정 패턴을 판단하고, 해당 데이터를 평가 및 해석한다. 일 실시예에서, 상기 소셜 미디어 데이터는 상기 텍스트 분석 모델을 적용하기에 앞서 관련이 없는 데이터를 필터링하기 위하여 우선적으로 표준 전처리 알고리즘을 통하여 전처리된다.

텍스트 분석 모델의 예로는 빈도 분석, 정서 분석 및 토픽 모델링이 있다. 일 실시예에서, 특정 관심 단어가 추출된 텍스트 데이터 내에서 몇 번이나 반복되는지를 판단하기 위하여 상기 텍스트 데이터에 대하여 빈도 분석이 수행된다.

일 실시예에서, 정서 분석 모델은 정서 분석 데이터 스펙트럼을 생성하기 위하여 텍스트 데이터의 클러스터에 대하여 적용된다. 정서 분석 모델은 표현된 하나 이상의 정서에 따라 텍스트 데이터를 분류하는데 사용된다. 일 실시예에서, 상기 텍스트 데이터는 긍정적 정서, 중립적 정서 및 부정적 정서에 따라 분류된다.

또 다른 실시예에서, 토픽 모델링이 상기 텍스트 데이터에 대하여 수행된다. 토픽 모델링 방법은 상기 텍스트 데이터에 존재하는 여러 주제를 확인시켜준다. 또한, 상기 토픽 모델링 방법은 토픽 내 각 단어의 상대적 중요도를 판단한다.

단계 38에서, 핵심 영향력 행사자(key influencers) 세트가 상기 텍스트 데이터 및 정서 분석 데이터 스펙트럼을 기반으로 판단된다. 일반적으로, 인터넷 사용자의 영향력은 해당 사용자의 인터넷 프로파일을 분석하여 판단된다. 핵심 영향력 행사자는 그 명성과 영향력이 비즈니스 또는 제품에 영향을 미칠 수 있는 자들일 수 있다. 예를 들어, 웹로그 또는 기타 간행물의 저자 또는 인터넷 상의 토론에 대하여 의견을 제시하거나 이에 참여하는 자는 특정 범주나 컨텍스트에 전문지식을 가진 것으로 간주될 수 있다. 이러한 영향력 행사자들이 제품이나 비즈니스에 영향을 미치는 방식을 이해하는 것이 유리할 때가 있다.

단계 40에서, 상기 소셜 미디어 데이터에 대하여 수행된 텍스트 분석과 정서 분석을 기반으로 한 다양한 결과를 데이터 분석가에게 제시하기 위하여 시각적 자료가 생성된다. 일 실시예에서, 상기 시각적 자료는 동향 및 분포 차트를 포함한다. 이러한 차트는 사용자가 제품이나 비즈니스에 대하여 정보를 제공받은 상태에서 정확한 전략을 구상하는데 도움이 된다.

단계 42에서, 알림 및 통지가 생성되어 다수의 사용자에게 제시된다. 일 실시예에서, 상기 알림은 수신된 입력 데이터에 대응하여 더 많은 정보를 계속하여 디스플레이한다. 특히, 예를 들어, 알림은 먼저 특정 제품에 대한 1 레벨 정보 또는 세부사항을 제공할 수 있다. 앞에서 설명된 상기 데이터 분석 단계 34 및 36에 대응하여, 후속적인 알림이 해당 제품에 대한 2 레벨 정보 또는 세부사항(예를 들어, 1 레벨에서 제공된 정보나 세부사항보다 더 많은 정보나 세부사항)을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 알림 및 통지는 특정 시간 동안 제공된다.

상기 기술은 도 1 및 도 2에 설명된 데이터 분석 시스템에 의하여 수행될 수 있다. 상기 기술은 장치, 시스템, 방법 및/또는 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현될 수 있다. 이에, 위에서 설명된 주제의 일부 또는 전부는 하드웨어 및/또는 소프트웨어(펌웨어, 상주 소프트웨어(resident software), 마이크로 코드, 상태 기계(state machine), 게이트 어레이 등)에서 구현될 수 있다. 또한 상기 주제는 명령어 수행 시스템에 의하여 사용되거나 이와 관련하여 컴퓨터 사용가능 저장매체 또는 컴퓨터 판독가능 저장매체에 구현된 컴퓨터 사용가능 프로그램 코드 또는 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 포함하는 상기 저장매체 상에서 분석 도구 등 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 가질 수 있다. 이러한 설명의 범위 내에서, 컴퓨터 사용가능 저장매체 또는 컴퓨터 판독가능 저장매체는 명령어 수행 시스템 또는 장치 등이 사용하거나 이와 관련한 프로그램을 포함, 저장, 통신, 배포 또는 전달할 수 있는 매체일 수 있다.

상기 컴퓨터 사용가능 매체 또는 컴퓨터 저장가능 매체는 예를 들어, 전자, 자기, 광학, 전자기, 적외선 또는 반도체 시스템, 장치 또는 배포 매체일 수 있으나 이에 제한되지 않는다. 일례로, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장매체 및 통신매체를 포함하나 이에 제한되지 않는다.

주제가 컴퓨터 수행가능 명령어의 일반적인 범위 내에서 구현되는 경우, 실시예는 하나 이상의 시스템, 컴퓨터 또는 기타 장치에 의하여 수행되는 프로그램 모듈을 포함할 수 있다. 일반적으로, 프로그램 모듈은 특정한 업무를 수행하거나 특정한 추상 데이터 종류를 구현하는 루틴, 프로그램, 오브젝트, 구성요소, 데이터 구조 등을 포함한다. 일반적으로, 상기 프로그램 모듈의 기능은 다양한 실시예에서 바람직하게 결합하거나 분배될 수 있다.

도 4는 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 검색된 소셜 미디어 데이터를 분석하는 컴퓨터(100)의 실시예를 도시한 블록도이다. 상기 컴퓨터(100)는 도 3에 설명된 단계를 수행하는 데이터 분석 도구에 대한 명령어를 수행한다. 기본구성(102)에서, 컴퓨터(100)는 하나 이상의 프로세서(104) 및 시스템 메모리(106)를 포함한다. 메모리 버스(124)는 상기 프로세서(104)와 상기 시스템 메모리(106)간의 통신에 사용될 수 있다.

바람직한 구성에 따라. 상기 프로세서(104)는 마이크로프로세서(μP), 마이크로컨트롤러(μC), DSP(Digital Signal Processor), 또는 그 조합을 포함하나 이에 제한되지 않는 모든 종류일 수 있다. 상기 프로세서(104)는 레벨 1 캐시(110) 및 레벨 2캐시(112) 등 하나 이상의 단계의 캐시 및 프로세서 코어(114) 및 레지스터(116)를 포함할 수 있다. 일례로, 프로세서 코어(114)는 ALU(Arithmetic Logic Unit), FPU(Floating Point Unit), DSP Core(Digital Signal Processing Core) 또는 그 조합을 포함할 수 있다. 일례로, 메모리 컨트롤러(118)도 상기 프로세서(104)와 함께 사용되거나, 일부 구현예에서, 메모리 컨트롤러(118)는 프로세서(104)의 내부 요소일 수 있다.

바람직한 구성에 따라, 시스템 메모리(106)는 휘발성 메모리(RAM), 비휘발성 메모리(ROM, 플래시 메모리 등), 또는 그 조합을 포함하나 이에 제한되지 않는 모든 종류일 수 있다. 시스템 메모리(106)는 운영체제(OS)(120), 하나 이상의 애플리케이션(122) 및 프로그램 데이터(124)를 포함할 수 있다. 애플리케이션(122)은 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 수신된 소셜 미디어 데이터를 분석하도록 마련된 데이터 분석 도구(120)를 포함한다. 프로그램 데이터(126)는 소셜 미디어 데이터를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 애플리케이션(122)은 OS(120) 상에서 프로그램 데이터(126)와 함께 작동하도록 마련되어 분배장치(dispensing device)와 외부 실체간의 상호작용이 모니터링되도록 한다. 상기 기본구성(102)은 도 4에서 안쪽의 파선 내에 위치한 구성요소에 의하여 도시된다.

컴퓨터(100)는 추가적인 특징이나 기능 및 기본구성(102)과 필요한 장치 및 인터페이스 간의 통신을 가능케 하기 위하여 추가 인터페이스를 가질 수 있다. 예를 들어, 버스/인터페이스 제어부(130)는 저장 인터페이스 버스(138)를 통하여 기본구성(102)과 하나 이상의 데이터 저장장치(132) 간의 통신을 가능케 하는데 사용될 수 있다. 데이터 저장장치(132)는 이동식 저장장치(134), 비이동식 저장장치(136) 또는 그 조합일 수 있다. 이동식 저장장치 및 비이동식 저장장치의 예로는 플렉시블 디스크 드라이브(flexible disk drive) 및 하드 디스크 드라이브 등 자기 디스크 장치, CD 또는 DVD 등 광학 디스크 드라이브, SSD(Solid State Drives) 및 테이프 드라이브 등이 있다. 일례로, 컴퓨터 저장매체는 컴퓨터 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터 등 정보를 저장하기 위한 방법 또는 기술에서 구현되는 휘발성/비휘발성 매체 및 이동식/비이동식 매체가 있을 수 있다.

시스템 메모리(106), 이동식 저장장치(134) 및 비이동식 저장장치(136)는 컴퓨터 저장매체의 예이다. 컴퓨터 저장매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(Digital Versatile disks) 또는 기타 광학 저장장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장장치 또는 기타 자기 저장장치 또는 원하는 정보를 저장하는데 사용가능하고 컴퓨터(100)가 접속가능한 다른 매체를 포함하나 이에 제한되지 않는다. 이러한 컴퓨터 저장매체는 컴퓨터(100)의 일부일 수 있다.

컴퓨터(100)는 버스/인터페이스 제어부(130)를 통하여 다양한 인터페이스 장치(예를 들어, 출력장치(140), 주변 인터페이스(148) 및 통신 장치(160))와 기본구성(102)간의 통신을 가능케 하는 인터페이스 버스(138)를 포함할 수 있다. 출력장치(142)의 예로는 그래픽 처리부(144) 및 오디오 처리부(146)가 있으며, 그래픽 처리부(144)와 오디오 처리부(146)는 하나 이상의 A/V 포트(142)를 통하여 디스플레이부 또는 스피커 등의 다양한 외부장치와 통신할 수 있다. 주변 인터페이스(148)의 예로는 하나 이상의 I/O 포트(148)를 통하여 입력장치(예를 들어, 키보드, 마우스, 펜, 음성입력장치, 터치입력장치 등) 등의 외부장치와 통신할 수 있는 직렬 인터페이스 제어부(150) 또는 병렬 인터페이스 제어부(152)가 있다. 통신장치(160)의 예로는 하나 이상의 통신 포트(156)를 통하여 네트워크 통신 링크 상에서 하나 이상의 다른 컴퓨터(158)와 통신하도록 마련된 네트워크 제어부(154)가 있다.

상기 네트워크 통신 링크는 통신매체의 일례일 수 있다. 통신매체는 일반적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파 또는 기타 전달 수단 등 데이터 신호 상의 데이터에 의하여 구현될 수 있으며, 정보 전달 매체를 포함할 수 있다. "변조 데이터 신호"는 해당 신호에 정보를 인코딩하는 방식으로 하나 이상의 특징이 설정되거나 변경된 신호일 수 있다. 일례로, 통신매체는 유선 네트워크 또는 직접 유선 연결 등 유선 매체 및 음향, RF, 마이크로파, IR 등의 무선 매체 및 기타 무선 매체를 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다. 본 명세서에서 사용되는 컴퓨터 판독가능 매체는 저장매체와 통신매체를 모두 포함할 수 있다.

컴퓨터(100)는 휴대전화, PDA, PMP, 무선 웹와치, 개인용 헤드셋 장치, 애플리케이션 전용 장치 또는 위 기능을 포함하는 하이브리드 장치 등 소형 폼팩터 휴대용(또는 모바일) 전자 장치의 일부로 구성될 수 있다. 컴퓨터(100)는 노트북 컴퓨터 및 노트북 외의 다른 컴퓨터 구성을 모두 포함하는 PC로 구현될 수도 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 상기 데이터 분석 도구 및 시스템은 소셜 미디어 플랫폼에서 검색된 소셜 미디어 데이터를 분석한다. 상기 데이터 분석 도구 및 시스템은 사용자로 하여금 입력 데이터를 제공하도록 하는 그래픽 유저 인터페이스를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 화면의 일부 예는 도 5 내지 도 11을 참조하여 아래에서 설명된다.

도 5는 데이터 분석가가 상기 데이터 분석 시스템에 입력 데이터를 제공하도록 하는 그래픽 유저 인터페이스의 화면이다. 상기 데이터 분석 시스템은 상기 데이터 분석가로 하여금 화면(44)에 도시된 탭에서 키워드를 선택하도록 한다. 데이터 분석가는 관련이 없는 키워드에 대한 정보를 제공할 수도 있다. 또한, 데이터 분석가는 관심있는 소셜 미디어 플랫폼을 선택할 수 있다.

도 6은 소셜 미디어 데이터에서 분류된 부정적 정서 데이터의 시각적 자료의 화면이다. 도시된 바와 같이, 상기 화면(48)은 긍정적, 부정적 그리고 중립적 정서를 기반으로 한 텍스트 데이터의 분류를 나타낸다. 상기 화면(48)은 부정적 단어 및 부정적 단어의 빈도를 도시한다. 도 7의 화면(46)은 입력 데이터 "Xbox"에 대응하여 다양한 집단에 대하여 검색된 긍정적 트윗, 부정적 트윗 및 중립적 트윗의 빈도를 도시한다.

이와 유사하게, 화면(52)은 도 8에 도시된 입력 데이터 "xbox"에 대하여 검색된 모든 소셜 미디어 데이터를 도시한다. 막대 그래프는 서로 다른 시간대에서의 상기 입력 데이터의 빈도를 도시한다. 도 9는 입력 데이터 "Siri"에 대하여 추출된 다양한 토픽을 도시한다. 토픽 모델링 방법은 상기 텍스트 데이터에 존재하는 여러 주제를 구별해준다. 또한, 상기 토픽 모델링 방법은 토픽 내에서 각 단어의 상대적 중요도를 판단한다. 예를 들어, 화면(52)에서, 관련성이 더 높은 단어는 크기가 더 큰 박스 안에 표시된다. 일 실시예에서, 각 단어의 관련성을 나타내기 위하여 색채 배합(color scheme)도 구현된다.

도 10은 입력 데이터 "xbox"에 대한 의견 동향을 도시한다. 화면(54)은 2011년 12월 21일자 입력 데이터에 대한 긍정적/부정적 의견 그래프를 도시한다. 도 11은 상기 입력 데이터"xbox"에 대한 핵심 영향력 행사자들을 도시한다. 화면(56)에 도시된 바와 같이, 핵심 영향력 행사자가 확인된다. 또한, 각 영향력 행사자의 소셜 프로파일도 제공된다. 도 12는 입력 데이터 "Big Data" 및 "Hadoop"에 대하여 트위터 상에서 검색된 역사적 데이터를 도시한다. 화면(58)은 입력 데이터 및 대응하는 메트릭스(metrics)에 대하여 트위터에서 검색된 트윗을 도시한다. 도 13은 텍스트 데이터와 관련된 다양한 지리적 위치를 도시하는 화면이다. 화면(60)은 도시된 바와 같이 세계 지도 상에서 텍스트 데이터의 출처를 도시한다.

일반적으로 본 명세서에서 사용된 용어는, 특히 청구항에서(예를 들어, 청구항의 본문) 일반적으로 개방적인 용어로 의도된다(예를 들어, "포함하는"은 "포함하나 이에 제한되지 않는"으로, "가지다"는 "적어도 그 이상으로 가지다"로, "포함하다"는 "포함하나 이에 제한되지 않는다"로 해석되어야 함). 도입된 청구항 기재에 대하여 특정한 개수가 의도되는 경우, 이러한 의도는 해당 청구항에서 명시적으로 기재되며, 이러한 기재가 부재하는 경우 이러한 의도는 존재하지 않는 것으로 이해된다.

예를 들어, 이해를 돕기 위하여, 다음에 첨부된 청구항은 청구항 기재를 시작하기 위하여 시작 문구인 "적어도 하나의" 및 "하나 이상의"의 사용을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 문구의 사용은 부정관사에 의한 청구항 기재의 시작이 단 하나의 기재를 포함한 실시예에 대하여 이러한 청구항 기재를 포함하는 특정 청구항으로 제한함을 암시하는 것으로 해석되어서는 아니되며, 특히 동일한 청구항이 서두 문구 "하나 이상의" 또는 "적어도 하나의" 및 부정관사(예를 들어, "a" 및 "an"은 "적어도 하나의" 또는 "하나 이상의"를 의미하는 것으로 해석되어야 함)를 포함하는 경우에도 그러하며, 이는 청구항 기재를 시작하기 위하여 사용되는 정관사의 사용에 대하여도 동일하다. 또한, 청구항 기재의 특정 수가 명시적으로 기재된다 하더라도, 당업자는 이러한 기재가 적어도 기재된 수 이상을 의미하는 것으로 해석되어야 한다는 점을 인식할 것이다(예를 들어, 수식어 없이 "두 개의 기재"의 있는 그대로의 기재는 적어도 두 개의 기재 또는 둘 이상의 기재를 의미한다).

본 발명의 특정 특징만이 본 명세서에서 도시되고 설명되었으며, 다양한 수정 및 변경이 당업자에 대하여 발생할 수 있다. 그러므로, 청구항은 본 발명의 사상 내에 속하는 변경 및 수정을 포함하는 것으로 의도된다는 점이 이해된다.

Claims (20)

1인 이상의 데이터 분석가들이 입력 데이터를 제시할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스;
사용자 인터페이스와 연결되어 상기 입력 데이터에 대응하여, 하나 이상의 소셜 미디어 플랫폼에서 소셜 미디어 데이터를 검색하는 정보취득모듈;
처리 데이터를 생성하고 다수의 기준에 따라 상기 처리 데이터를 분류하기 위하여 상기 소셜 미디어 데이터를 분석하는 분석모듈 및 상기 분석모듈에 연결되어 분류된 데이터에 대한 다수의 시각적 자료를 생성하는 시각화모듈을 포함하고, 상기 정보취득모듈에 연결된 처리회로;
를 포함하여 이루어진, 제품에 대한 활동을 판단하기 위하여 데이터를 분석하는 시스템.

제1항에 있어서,
상기 처리회로에 연결되어 상기 소셜 미디어 데이터, 처리 데이터 및 상기 하나 이상의 시각적 자료를 저장하는 메모리회로를 더 포함하는, 제품에 대한 활동을 판단하기 위하여 데이터를 분석하는 시스템.

제1항에 있어서,
상기 분석모듈은 관련이 없는 데이터를 필터링하기 위하여 상기 소셜 미디어 데이터를 전처리하는, 제품에 대한 활동을 판단하기 위하여 데이터를 분석하는 시스템.

제1항에 있어서,
상기 분석모듈은 상기 소셜 미디어 데이터에 대하여 하나 이상의 텍스트 분석모듈을 구현하는, 제품에 대한 활동을 판단하기 위하여 데이터를 분석하는 시스템.

제1항에 있어서,
상기 처리회로는 상기 입력 데이터를 기반으로 1인 이상의 사용자들에게 다수의 알림을 생성하는 알림모듈을 더 포함하는, 제품에 대한 활동을 판단하기 위하여 데이터를 분석하는 시스템.

제1항에 있어서,
상기 분석모듈은 상기 입력 데이터에 관한 역사적 데이터에 접속하는, 제품에 대한 활동을 판단하기 위하여 데이터를 분석하는 시스템.

제1항에 있어서,
상기 분석모듈은 정서 분석 모델을 적용하여 상기 처리 데이터를 분석하는, 제품에 대한 활동을 판단하기 위하여 데이터를 분석하는 시스템.

제7항에 있어서,
상기 정서 분석 모델은 긍정적 정서, 중립적 정서 및 부정적 정서에 따라 상기 처리 데이터를 분류하는, 제품에 대한 활동을 판단하기 위하여 데이터를 분석하는 시스템.

제1항에 있어서,
상기 분석모듈은 상기 소셜 미디어 데이터의 행동에 기여하는 다수의 핵심 영향력 행사자들을 판단하는, 제품에 대한 활동을 판단하기 위하여 데이터를 분석하는 시스템.

제1항에 있어서,
상기 시각적 자료는 동향 및 분포 차트를 포함하는, 제품에 대한 활동을 판단하기 위하여 데이터를 분석하는 시스템.

1인 이상의 데이터 분석가가 제시한 입력 데이터를 기반으로 다수의 소셜 미디어 플랫폼에서 소셜 미디어 데이터를 검색하는 단계;
텍스트 데이터를 생성하기 위하여 하나 이상의 텍스트 분석 모델을 적용하여 상기 소셜 미디어 데이터를 처리하는 단계;
하나 이상의 기준에 따라 상기 텍스트 데이터를 분류하는 단계; 및
상기 하나 이상의 기준에 따라 처리된 데이터에 대하여 하나 이상의 시각적 자료를 생성하는 단계;
를 포함하는, 다수의 소셜 미디어 플랫폼에서 수신된 데이터를 분석하는 방법.

제11항에 있어서,
상기 소셜 미디어 데이터, 텍스트 데이터 및 하나 이상의 시각적 자료를 저장하는 단계를 더 포함하는, 다수의 소셜 미디어 플랫폼에서 수신된 데이터를 분석하는 방법.

제11항에 있어서,
상기 소셜 미디어 데이터를 처리하는 단계는 관련이 없는 데이터를 필터링하기 위하여 상기 소셜 미디어 데이터를 전처리하는 단계를 포함하는, 다수의 소셜 미디어 플랫폼에서 수신된 데이터를 분석하는 방법.

제11항에 있어서,
상기 소셜 미디어 데이터를 다수의 지역적 위치와 맵핑하는 단계를 더 포함하는, 다수의 소셜 미디어 플랫폼에서 수신된 데이터를 분석하는 방법.

제11항에 있어서,
상기 입력 데이터를 기반으로 다수의 알림을 생성하는 단계를 더 포함하는, 다수의 소셜 미디어 플랫폼에서 수신된 데이터를 분석하는 방법.

제11항에 있어서,
상기 입력 데이터에 관한 역사적 데이터에 접속하는 단계를 더 포함하는, 다수의 소셜 미디어 플랫폼에서 수신된 데이터를 분석하는 방법.

제11항에 있어서,
상기 텍스트 분석 모델은 상기 텍스트 데이터에 정서 분석 모델을 적용하는 것을 포함하는, 다수의 소셜 미디어 플랫폼에서 수신된 데이터를 분석하는 방법.

제18항에 있어서,
정서 분석 모델은 긍정적 정서, 중립적 정서 및 부정적 정서에 따라 상기 처리 데이터를 분류하는, 다수의 소셜 미디어 플랫폼에서 수신된 데이터를 분석하는 방법.

제11항에 있어서,
상기 소셜 미디어 데이터의 행동에 기여하는 다수의 영향력 행사자들을 판단하는 단계를 더 포함하는, 다수의 소셜 미디어 플랫폼에서 수신된 데이터를 분석하는 방법.

적어도 하나의 컴퓨터 판독가능 매체;
루틴을 인코딩하는 상기 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 코드;
를 포함하며, 상기 루틴은:
입력 데이터를 기반으로 다수의 출처로부터 소셜 미디어 데이터를 검색하며;
하나 이상의 텍스트 분석 모델을 적용하여 처리 데이터를 생성하기 위하여 상기 소셜 미디어 데이터를 처리하며;
긍정적 정서, 중립적 정서 및 부정적 정서를 포함하는 하나 이상의 기준에 따라 상기 처리 데이터를 분류하며;
상기 하나 이상의 기준에 따라 상기 처리 데이터에 대하여 하나 이상의 시각적 자료를 생성하며;
상기 소셜 미디어 데이터의 행동에 기여하는 다수의 핵심 영향력 행사자들을 판단하며; 그리고
상기 입력 데이터를 기반으로 다수의 알림을 생성하는, 컴퓨터 판독가능 매체 상에 마련되어 이미지 데이터를 처리하는 컴퓨터 수행가능 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램.

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